Titulo:
Máquinas de soporte vectorial y redes neuronales artificiales en la predicción del movimiento USD/COP spot intradiario
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Sumario:
La predicción del movimiento de los tipos de cambio en los mercados de divisas es un objetivo desafiante para el cálculo de pronósticos en el análisis de series de tiempo. Dada la complejidad que se presenta en la dinámica de este tipo de mercados, la implementación de modelos eficientes de predicción a partir de la información de las tasas de cambio observadas, es una tarea compleja. El presente estudio implementa y compara dos modelos de aprendizaje de máquina en la predicción del movimiento intradiario del mercado spot USD/COP. Los modelos propuestos se basan en técnicas de clasificación conocidas como redes neuronales artificiales (RNA) y máquinas de soporte vectorial (SVM). Indicadores de análisis técnico, velas japonesas y retornos de... Ver más
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Máquinas de soporte vectorial y redes neuronales artificiales en la predicción del movimiento USD/COP spot intradiario Máquinas de soporte vectorial y redes neuronales artificiales en la predicción del movimiento USD/COP spot intradiario La predicción del movimiento de los tipos de cambio en los mercados de divisas es un objetivo desafiante para el cálculo de pronósticos en el análisis de series de tiempo. Dada la complejidad que se presenta en la dinámica de este tipo de mercados, la implementación de modelos eficientes de predicción a partir de la información de las tasas de cambio observadas, es una tarea compleja. El presente estudio implementa y compara dos modelos de aprendizaje de máquina en la predicción del movimiento intradiario del mercado spot USD/COP. Los modelos propuestos se basan en técnicas de clasificación conocidas como redes neuronales artificiales (RNA) y máquinas de soporte vectorial (SVM). Indicadores de análisis técnico, velas japonesas y retornos de los precios fueron seleccionados como variables de entrada a los modelos. Se implementaron combinaciones de parámetros para los modelos propuestos con el fin de mejorar el desempeño en la predicción. Los resultados del experimento evidenciaron que el promedio en el desempeño para los modelos de RNA (57,8 %) y SVM (55,6 %) resultaron significativos para la predicción del movimiento del mercado spot USD/COP. Sánchez Anzola, Nicolás redes neuronales artificiales máquinas de soporte vectorial kernels tasas de cambio clasificación indicadores técnicos predicción 9 Artículo de revista Journal article 2015-07-01T00:00:00Z 2015-07-01T00:00:00Z 2015-07-01 application/pdf text/html Universidad Externado de Colombia ODEON 1794-1113 2346-2140 https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/view/4414 10.18601/17941113.n9.04 https://doi.org/10.18601/17941113.n9.04 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ 113 172 Abe, S. (2005). Support Vector Machines for Pattern Classification. London: Springer. Alexander, J. S., Peter, B., Bernhard, S. y Dale, S. (1999). Advances in Large Margin Classifiers. London: The MIT Press. Alpaydin, E. (2010). Introduction to Machine Learning (2 ed.). London: The MIT press. Appel, G. (2005). Technical analysis: power tools for active investors. Recuperado de http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1408581. Caicedo, Eduardo y López, Jesús. (2009). 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La predicción del movimiento de los tipos de cambio en los mercados de divisas es un objetivo desafiante para el cálculo de pronósticos en el análisis de series de tiempo. Dada la complejidad que se presenta en la dinámica de este tipo de mercados, la implementación de modelos eficientes de predicción a partir de la información de las tasas de cambio observadas, es una tarea compleja. El presente estudio implementa y compara dos modelos de aprendizaje de máquina en la predicción del movimiento intradiario del mercado spot USD/COP. Los modelos propuestos se basan en técnicas de clasificación conocidas como redes neuronales artificiales (RNA) y máquinas de soporte vectorial (SVM). Indicadores de análisis técnico, velas japonesas y retornos de los precios fueron seleccionados como variables de entrada a los modelos. Se implementaron combinaciones de parámetros para los modelos propuestos con el fin de mejorar el desempeño en la predicción. Los resultados del experimento evidenciaron que el promedio en el desempeño para los modelos de RNA (57,8 %) y SVM (55,6 %) resultaron significativos para la predicción del movimiento del mercado spot USD/COP.
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London: Centre for Computational Statistics and Machine Learning, Department of Computer Science. Fletcher, T. y Shawe-taylor, J. (2010). Multiple Kernel Learning on the Limit Order Book. JMLR: Workshop and Conference Proceedings 11. London: Workshop on Applications of Pattern Analysis. García, E. E. (2005). Boosting Support Vector Machines. Bogotá: Facultad de los Andes. Hilera, G. (1994). Redes neuronales artificiales. Fundamentos, modelos y aplicaciones. Serie Paradigma, RaMa. Huang, W., Nakamori, Y. y Wang, S. Y. (2005). Forecasting stock market movement direction with support vector machine. Computers & Operations Research, 32 (10), 2513-2522. doi:10.1016/j.cor.2004.03.016. Kamruzzaman, J., Sarker, R. A. y Ahmad, I. (n.d.). SVM based models for predicting foreign currency exchange rates. Third IEEE International Conference on Data Mining, 557-560. doi:10.1109/ICDM.2003.1250976. Kara, Y., Acar Boyacioglu, M. y Baykan, Ó. K. (2011a). 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Predicción del índice IBEX-35 aplicando Máquinas de Soporte Vectorial y Redes. 6th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management. XVI Congreso de Ingeniería de Organización. Vigo, July 18-20. Nison, S. (1994). Más allá de las velas. Madrid: Gesmovasa. Riobó Otero, V. (n.d.). Reconocimiento de localizaciones mediante máquinas de soporte vectorial. Universidad Carlos III: Madrid. Tan, T. Z., Quek, C. y Ng, G. S. (2004). Brain-inspired genetic complementary learning for stock market prediction. Singapore: Nanyang Technological University. Theofilatos, K. y Karathanasopoulos, A. (2012). Modeling and Trading the EUR / USD Exchange Rate Using Machine Learning Techniques. ETASR - Engineering, Technology & Applied Science Research, 2 (5), 269-272. Vapnik, V. y Cortés, C. (1995). Support-Vector Networks, 297, 273-297. Velásquez, J. D., Olaya, Y. y Franco, C. J. (2010). Time series prediction using support vector machines, 18, 64-75. Wilder, W. (1988). 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